Neuer Ansatz zur Feature‑Bedeutung: Counterfactual Importance Distribution (CID)
In der Welt des maschinellen Lernens ist es entscheidend, die Bedeutung einzelner Merkmale zu verstehen, um die Entscheidungsprozesse von Modellen nachvollziehen zu können. Trotz zahlreicher vorhandener Methoden fehlt b…